NVIDIAのオープンモデルがソウルのICML 2026を席巻

7月6日から11日まで韓国のソウルで開催されている国際機械学習会議（ICML）2026は、研究コミュニティがしばらく前から感じていたことを確認した。オープンモデルが学術的なAI進歩の中核となっており、NVIDIAはその変化の最前線にある。

引用数は指標であり、マーケティング数字ではない理由

科学論文における引用数は影響力の客観的な指標だ——研究者は実際に使用しなかったツールやモデルを引用しない。だからこそ、ICML 2026の約2,000本の採択論文がNVIDIA GPUをインフラとして挙げているというデータは、そのプラットフォームがグローバルな研究エコシステムにいかに深く組み込まれているかを示している。さらに具体的な指標は：145本の論文がNemotronモデルまたはNVIDIAがオープンライセンスで配布するデータセットを直接引用している——モデルの重みと訓練データセットが研究者に公開されているモデルだ。

NVIDIAはカンファレンスで、ロボット工学・コンピュータビジョン・強化学習・推論にわたるさまざまなカテゴリで74本の採択論文を発表している。

オープンモデルのファミリー

NVIDIAのオープンモデルのポートフォリオは応用ドメインで分かれている。Nemotronは汎用言語モデルをカバーしている。モデルアーキテクチャ自体に加えて、NVIDIAは訓練に使用されたデータセットも公開しており、研究者が結果を再現・発展させることができるため特に価値がある。

Cosmos 3シリーズのオムニモデルはロボット工学と自律走行向けに設計されている。モデルは環境の物理法則を理解し、三次元空間における行動の結果を予測できる。まさにCosmos 3を基盤とするのが、このICML版の注目論文の一つDreamDojoだ。DreamDojoはロボットの行動を人間の活動動画のみから学習する。ロボットは人間がタスクをこなす様子を観察し、Cosmos 3が各タスクに対する事前の特定のプログラミングなしに物理環境の内部モデルを構築するのを助ける。Boston Dynamics・Agility Robotics・1Xからのロボットがすでに人型ロボット工学のためにCosmosとIsaac GR00Tモデルを採用している。

生命科学ではNVIDIAがBioNeMoプラットフォームを開発している。ICMLからの2つの注目例：タンパク質変異効果の予測のためのFLIP2ベンチマーク（研究者が新しい手法を標準化して評価できる）と、創薬における分子特性予測のためのKERMTモデルだ。製薬大手の**Merck & Co.**はすでに自社の研究プロセスにKERMTを統合している。

合成データが支配的なテーマとして浮上

採択論文の分析により、合成データ生成がカンファレンス全体で最も多く取り上げられたテーマの一つとして浮上した。このトレンドは偶然ではない。一方では、実際のデータの収集・注釈付けがますますコストが高く時間のかかるプロセスとなっており、合成データが高品質なバリエーションを生成することで新しい注釈なしに訓練を加速する。

KiloCodeという企業がこのアプローチのビジネス面を鮮明に示している——Nemotronモデルとコードルーティングアーキテクチャを使用して、以前のアプローチと比べてトークンあたりのコストを最大**90%**削減した。

より広いパートナーエコシステム

オープンモデルは弾み車を生み出す。Sakana AIはNemotronアーキテクチャを基盤にFuguモデルを構築し、NAVERは韓国語AIを開発し、Together AIはNemotronモデルをより広い開発者コミュニティへのAPIサービスとしてホストしている。生命科学では、Basecamp ResearchがNVIDIAインフラを活用したDNA基盤モデルEDENを発表した。

これらすべての協力関係の共通点は、ゼロから訓練するリソースを持たない研究グループへの参入障壁を下げるオープンな重みとデータセットへのアクセスだ。

ICML 2026は11日まで続き、論文の全プログラムは公式カンファレンスウェブサイトから研究者が利用できる。